小水滴真的是太可爱了吧

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全部文章（共937篇）

推荐系统（一）：个性化电商广告推荐系统介绍、数据集介绍、项目效果展示、项目实现分析、点击率预测(CTR--Click-Through-Rate)概念

文章目录一个性化电商广告推荐系统介绍 1.1 数据集介绍 1.2 项目效果展示 1.3 项目实现分析 1.4 点击率预测(CTR--Click-Through-Rate)概念 ...

2020-09-22

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推荐系统（二）：根据用户行为数据创建ALS模型并召回商品、用户行为数据拆分、预处理behavior_log数据集、根据用户对类目偏好打分训练ALS模型、根据用户对品牌偏好打分训练ALS模型

文章目录二根据用户行为数据创建ALS模型并召回商品 2.0 用户行为数据拆分 2.1 预处理behavior_log数据集 2.2 根据用户对类目偏好打分训练ALS模型 2.3 根据用户对品牌偏好打...

2020-09-22

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推荐系统（三）：CTR预估数据准备、分析并预处理raw_sample数据集、ad_feature数据集、user_profile数据集

文章目录三 CTR预估数据准备 3.1 分析并预处理raw_sample数据集 3.2 分析并预处理ad_feature数据集 3.3 分析并预处理user_profile数据集 ...

2020-09-22

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推荐系统（四）：LR实现CTR预估、Spark逻辑回归(LR)训练点击率预测模型

文章目录四 LR实现CTR预估 4.1 Spark逻辑回归(LR)训练点击率预测模型四 LR实现CTR预估 4.1 Spark逻辑回归(LR)训练点击率预测模型本小节主要根据广告点击样...

2020-09-22

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推荐系统（五）：离线推荐数据缓存、离线数据缓存之离线召回集、离线数据缓存之离线特征

文章目录五离线推荐数据缓存 5.1离线数据缓存之离线召回集 5.2 离线数据缓存之离线特征五离线推荐数据缓存 5.1离线数据缓存之离线召回集这里主要是利用我们前面训练的...

2020-09-22

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推荐系统（六）：实时产生推荐结果、推荐任务处理

文章目录六实时产生推荐结果 6.1 推荐任务处理六实时产生推荐结果 6.1 推荐任务处理 CTR预测模型 + 特征 ==> 预测结果 ==> TOP-N列表特征获...

2020-09-22

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吴恩达机器学习之单变量线性回归（二）：梯度下降、梯度下降的直观理解、梯度下降的线性回归（详细笔记，建议收藏专栏）

吴恩达机器学习栏目清单专栏直达：https://blog.csdn.net/qq_35456045/category_9762715.html 文章目录单变量线性回归(Linear Regression with One Variable) 2.5 ...

2020-09-22

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吴恩达机器学习之线性代数回顾：矩阵和向量、加法和标量乘法、矩阵向量乘法、矩阵乘法及性质、逆矩阵、矩阵的转置（详细笔记，建议收藏，已有专栏）

吴恩达机器学习栏目清单专栏直达：https://blog.csdn.net/qq_35456045/category_9762715.html 文章目录 3.线性代数回顾(Linear Algebra Review) 3.1 矩阵和向量 3.2 ...

2020-09-22

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吴恩达机器学习之多变量线性回归：多维特征、多变量梯度下降、梯度下降法实践之特征缩放和学习率、特征和多项式回归、正规方程及不可逆性（详细笔记，建议收藏，已有专栏）

吴恩达机器学习栏目清单专栏直达：https://blog.csdn.net/qq_35456045/category_9762715.html 文章目录 4.多变量线性回归(Linear Regression with Multiple Variables) ...

2020-09-22

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吴恩达机器学习之Octave教程(Octave Tutorial)：基本操作、移动数据、计算数据、绘图数据、控制语句：for，while，if语句、向量化、工作和提交的编程练习

吴恩达机器学习栏目清单专栏直达：https://blog.csdn.net/qq_35456045/category_9762715.html 文章目录 5.Octave教程(Octave Tutorial) 5.1 基本操作 5.2 移动数据 ...

2020-09-22

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